DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要

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DX3004模式识别与人工智能--教学大纲

《模式识别与人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：DX3004课程名称：模式识别与人工智能课程性质：选修课课程类别：专业与专业方向课程适用专业：电气信息类专业总学时： 64 学时总学分： 4 学分先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计后续课程：语音处理技术；数字图像处理课程简介：模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。

模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。

模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。

模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。

本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。

这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。

选用教材：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999；参考书目：[1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009；[2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005；[3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010；二、课程总目标本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。

通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。

掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。

掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。

基本掌握非监督模式识别方法。

了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。

了解模式识别的应用和系统设计。

人工智能-人工智能课程教学大纲精品

人工智能课程教学大纲【课程性质、目标和要求】人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。

本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务．作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标：（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域．（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。

重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法．(4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念．（5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等．（6）简介人工智能程序设计的语言和工具．(7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。

要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。

【教学时间安排】本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。

学时分配如下表所示：【教学内容要点】教学要求的层次课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。

了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。

第一章绪论一、学习目的要求1、了解人工智能的定义、起源与发展2、了解人工智能的研究与应用领域3、理解人工智能求解方法的特点二、主要教学内容1、人工智能的定义、起源与发展2、人工智能的研究与应用领域3、人工智能求解方法的特点第二章知识表示方法一、学习目的要求1、认识状态空间法2、理解问题归约法3、认识谓词逻辑法4、认识语义网络法5、认识框架表示6、认识剧本表示7、理解过程表示二、主要教学内容1、状态空间法2、问题归约法3、谓词逻辑法4、语义网络法5、框架表示6、剧本表示7、过程表示第三章搜索原理一、学习目的要求1、认识盲目搜索2、理解启发式搜索3、了解遗传算法4、了解模拟退火法二、主要教学内容1、盲目搜索2、启发式搜索3、遗传算法4、模拟退火法第四章推理技术一、学习目的要求1、理解消解原理2、理解规则演绎系统3、理解产生式系统3、认识不确定性推理4、理解非单调推理二、主要教学内容1、消解原理2、规则演绎系统3、产生式系统4、不确定性推理5、非单调推理第五章机器学习一、学习目的要求1、了解机器学习的定义、研究意义与发展历史2、认识机器学习的主要策略与基本结构3、理解机械学习4、理解基本解释经验的学习5、了解基于事例的学习6、了解基于概念的学习7、了解基于类比的学习8、理解基于神经网络的学习二、主要教学内容1、机器学习的定义、研究意义与发展历史2、机器学习的主要策略与基本结构3、机械学习4、基本解释经验的学习5、基于事例的学习6、基于概念的学习7、基于类比的学习8、基于神经网络的学习第六章规划系统一、学习目的要求1、理解规划的作用与任务2、理解基于谓词逻辑的规划3、了解STRIPS规划系统4、了解分层规划二、主要教学内容1、规划的作用与任务2、基于谓词逻辑的规划3、STRIPS规划系统4、分层规划第七章专家系统一、学习目的要求1、不同模型的专家系统2、理解专家系统3、了解专家系统开发工具4、理解专家系统实例二、主要教学内容1、专家系统2、基于规则的专家系统3、基于框架的专家系统4、基于模型的专家系统5、专家系统开发工具6、专家系统实例第八章自然语言理解一、学习目的要求1、理解语言及其理解的一般问题2、理解句法和语义的自动分析3、了解句子的自动理解4、了解语言的自动生成5、了解文本的自动翻译6、理解自然语言理解系统的主要模型7、理解自然语言理解系统应用举例8、了解语音识别二、主要教学内容1、语言及其理解的一般问题2、句法和语义的自动分析3、句子的自动理解4、语言的自动生成5、文本的自动翻译6、自然语言理解系统的主要模型7、自然语言理解系统应用举例8、语音识别第九章智能控制一、学习目的要求1、了解智能控制的历史沿革2、了解智能控制的研究领域3、理解智能控制的学科结构理论4、了解智能控制系统二、主要教学内容1、智能控制概述2、智能控制的研究领域3、智能控制的学科结构理论4、智能控制系统第十章人工智能程序设计一、学习目的要求1、了解逻辑型编程语言2、综合应用LISP语言3、综合应用PROLOG语言4、了解关系数据库二、主要教学内容1、逻辑型编程语言2、LISP语言3、PROLOG语言4、关系数据库一、（实验1）Visual Prolog 环境的建立与熟悉1、实验目的要求⑴掌握Visual Prolog 安装与卸载。

模式识别课程实验教学大纲

《模式识别》课程实验教学大纲一、制定实验教学大纲的依据根据本校《2004级本科指导性培养计划》和《模式识别》课程教学大纲制定。

二、本课程实验教学在培养实验能力中的地位和作用《模式识别》课程是电子信息专业、自动化专业教学计划一门以应用为基础的专业选修课。

是研究如何用机器去模拟人的视觉、听觉、触觉以识别外界环境的理论与方法，其主要任务是使学生获得如何对对象进行分类的有关理论和方法方面的知识。

实验课是本课程重要的教学环节,其目的是使学生掌握统计模式识别的基本分类方法的算法设计及其验证方法，通过接受设计性实验的训练，以提高学生的分析、解决问题的能力。

三、本课程应讲授的基本实验理论1、非监督参数估计的基本原理；2、比较监督参数估计、非监督参数和非参数估计三种样本集估计概率密度方法的差异；3、用Parzen窗法进行总体分布非参数估计的原理；4、Kn近邻法进行总体分布非参数估计的原理；5、感知器算法的基本思想；6、应用感知器算法实现线性可分样本的分类方法；7、高维特征空间向低维特征空间转换的Fisher准则方法。

四、实验教学应达到的能力要求1、掌握根据概率密度用MATLAB生成实验数据的原理和方法；2、掌握用Parzen窗法和Kn近邻法进行总体分布的非参数估计方法，以加深对非参数估计基本思想的认识和理解；3、通过自编程序和程序运行结果，说明Parzen窗法和Kn近邻法各自的优缺点；4、掌握根据已知类别的样本用感知准则进行线性判别函数设计的方法；5、通过编制程序，实现感知器准则算法，并实现线性可分样本的分类；6、掌握高维特征空间向低维特征空间转换的Fisher准则方法；7、通过编制程序并上机运行体会Fisher线性判别的基本思路，理解线性判别的基本思想，掌握Fisher线性判别问题的实质。

五、学时、教学文件学时：本课程总学时为32学时,其中实验为4学时，占总学时的13％。

教学文件：校编《模式识别实验指导书》；实验报告学生自拟。

模式识别教学大纲

模式识别教学大纲一、课程概述模式识别是一门涉及计算机科学、数学和统计学等多个领域的学科，旨在让学生了解和掌握模式识别的基本概念、原理和应用。

本课程将介绍模式识别的主要方法和技术，并通过实践案例，培养学生的模式识别能力和实践应用能力。

二、教学目标1. 理解模式识别的基本概念和原理；2. 掌握常用的模式识别方法和技术；3. 能够运用模式识别技术解决实际问题；4. 培养学生的团队合作和创新思维能力。

三、教学内容1. 引言和基本概念1.1 模式识别的定义和应用领域1.2 模式识别的相关概念：样本、特征、分类等2. 模式识别方法2.1 统计模式识别2.1.1 贝叶斯决策理论2.1.2 最大似然估计和最大后验概率估计 2.1.3 参数估计和模型选择2.2 数学模式识别2.2.1 线性回归和逻辑回归2.2.2 主成分分析和典型相关分析2.2.3 支持向量机和神经网络2.3 深度学习2.3.1 卷积神经网络2.3.2 循环神经网络2.3.3 长短时记忆网络3. 特征提取与选择3.1 特征抽取方法3.1.1 基于统计的特征提取3.1.2 基于图像处理的特征提取3.1.3 基于频域分析的特征提取3.2 特征选择方法3.2.1 信息增益和卡方检验3.2.2 嵌入式特征选择3.2.3 过滤式特征选择4. 分类与评估4.1 经典分类算法4.1.1 K近邻算法4.1.2 决策树算法4.1.3 朴素贝叶斯算法4.2 模型评估和交叉验证4.2.1 准确率、精确率、召回率和F1值 4.2.2 ROC曲线和AUC值4.2.3 K折交叉验证和留一法5. 实践案例分析5.1 图像识别5.1.1 手写数字识别5.1.2 人脸识别5.2 语音识别5.2.1 声纹识别5.2.2 语音情感识别5.3 生物信息识别5.3.1 DNA序列识别5.3.2 蛋白质结构识别四、教学方法1. 理论讲授：通过教师讲解，介绍模式识别的基本概念、原理和方法。

2. 实践操作：组织学生进行编程实践，实现模式识别算法并应用于案例分析。

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲课程名称：人工智能教学大纲课程目标：本课程旨在帮助学生了解人工智能的基本概念、原理和技术，并培养学生在人工智能领域的批判性思维和问题解决能力。

通过学习本课程，学生将能够理解人工智能的背景、应用和发展趋势，并能够独立设计和实现简单的人工智能系统。

课程内容：1. 人工智能概述- 人工智能的定义与应用领域- 人工智能的历史与发展- 人工智能与机器学习的关系2. 机器学习基础- 监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念- 常用机器学习算法及其原理- 机器学习的评估方法和误差分析3. 深度学习- 神经网络的基本原理与结构- 卷积神经网络与循环神经网络的应用- 深度学习的训练与优化方法4. 自然语言处理- 语言的表示与处理方法- 文本分类、语义分析和机器翻译的基本原理- 自然语言生成与对话系统的应用5. 计算机视觉- 图像处理与特征提取- 目标检测、图像分类和图像生成的基本原理- 视觉感知与智能交互的应用6. 人工智能伦理与社会影响- 人工智能的道德与伦理问题- 人工智能在社会中的挑战与机遇- 人工智能的未来发展趋势课程教学方法：本课程采用讲授、案例分析和实践项目结合的教学方法。

通过理论讲解、实例分析和实践操作，帮助学生理解和应用人工智能的基本原理和技术。

学生将完成实践项目，设计和实现一个简单的人工智能系统，并对其性能进行评估和优化。

课程评估方式：- 平时作业和课堂表现：占总成绩的30%- 实践项目报告：占总成绩的40%- 期末考试：占总成绩的30%参考教材：- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning [M]. MIT Press, 2016.- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili. Python Machine Learning [M]. Packt Publishing, 2017.- Dan Jurafsky, James H. Martin. Speech and Language Processing [M]. Pearson, 2019.备注：该人工智能课程教学大纲仅作参考，实际课程内容和安排可能会根据教师和学校要求进行调整。

《模式识别基础》课程教学大纲

《模式识别基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：05110359课程名称：模式识别基础课程英文名称：Pattern Recognition Fundamental课程所属单位：计算机与信息工程系信息管理与信息系统教研室课程面向专业：计算机科学与技术本科课程类型：选修课先修课程：概率统计，计算机图象处理学分：1.5总学时：30（其中理论学时：20实验学时：10）二、课程性质与目的模式识别课程是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。

本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和开展前景。

主要教学内容是统计模式识别技术，包含：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择。

模式识别中包含大量的方法，这些方法正在推动着不同领域内众多应用的开展。

一般认为模式识别方法最大的实用性在于“智能”仿真，它在我们的日常生活中随处可见。

模式识别包含由特征和属性所描述的对象的数学模型，也涉及到•般意义上对象间的相似性的抽象概念。

具体采用何种数学形式、模型和处理方法取决于所要解决问题的类型。

从这个意义上讲，模式识别其实就是用数学解决实际问题。

三、课程教学内容与要求（一）绪论1教学内容与要求本章主要讨论模式识别的一些基本概念和问题。

要求掌握模式识别和模式的概念，了解一般模式识别系统的组成与功能。

2教学重点（1）绪论（2）模式识别和模式的概念（3）模式识别系统（4）关于模式识别的一些基本问题3教学难点模式识别的系统组成和一些基本问题。

（二）贝叶斯决策理论1、教学内容与要求本章介绍贝叶斯决策理论，是统计模式识别进行分类的一个基本方法。

要求熟练掌握常用的决策规那么及统计决策，理解分类器的错误率问题。

2、教学重点（1）几种常用的决策规那么（2）正态分布时的统计决策（3）关于分类器的错误率问题3、教学难点决策规那么。

模式识别课程试验教学大纲

《模式识别》课程实验教学大纲一、制定实验教学大纲的依据根据本校《2004 级本科指导性培养计划》和《模式识别》课程教学大纲制定。

二、本实验课在专业人才培养中的地位和作用《模式识别》课程是电子信息工程专业与自动化专业教学计划中以应用为基础的一门专业选修课，是研究如何用机器去模拟人的视觉、听觉、触觉以识别外界环境的理论与方法，其主要任务是使学生获得如何对对象进行分类的有关理论和方法方面的知识。

实验课是本课程重要的教学环节,其目的是使学生掌握统计模式识别的基本分类方法的算法设计及其验证方法，通过设计性实验的训练，以提高学生设计算法及数值实验的能力，进一步提高分析问题、解决问题的能力。

三、本实验课讲授的基本实验理论1、非监督参数估计的基本原理；2、比较监督参数估计、非监督参数和非参数估计三种样本集估计概率密度方法的差异；3、用 Parzen 窗法进行总体分布非参数估计的原理；4、Kn 近邻法进行总体分布非参数估计的原理；5、感知器算法的基本思想；6、应用感知器算法实现线性可分样本的分类方法；四、本实验课学生应达到的能力1、掌握根据概率密度用 MATLAB 生成实验数据的原理和方法；2、掌握用 Parzen 窗法和 Kn 近邻法进行总体分布的非参数估计方法，以加深对非参数估计基本思想的认识和理解；3、通过自编程序和程序运行结果，说明 Parzen窗法和 Kn 近邻法各自的优缺点；4、掌握根据已知类别的样本用感知准则进行线性判别函数设计的方法；5、通过编制程序，实现感知器准则算法，并实现线性可分样本的分类；6、掌握高维特征空间向低维特征空间转换的 Fisher准则的原理与方法；7、通过编制程序并上机运行体会 Fisher 线性判别的基本思路，理解线性判别的基本思想，掌握 Fisher 线性判别问题的实质。

五、学时、教学文件学时：本课程总学时为 32 学时,其中实验为 4 学时，占总学时的 13％。

人工智能大纲

《人工智能》教学大纲一、课程的性质和任务本课程是农业院校计算机专业必修的一门专业课，是理论与实践相结合的应用课程。

本课程的任务是使学生运用人工智能技术，结合农业特点，掌握一项重要的农业信息技术，培养学生利用21世纪高新技术为农业服务的意识，提高其适应21世纪信息化社会的能力。

二、课程的基本要求（一）掌握人工智能的基本概念（二）掌握人工智能的基本原理（三）掌握人工智能的基本方法（四）掌握专家系统基本知识及其建造方法（五）掌握几种常用的神经网络及其应用（六）掌握遗传算法的原理及其应用（七）了解多Agent的概念三、课程的核心（一）基本概念：人工智能、专家系统、计算智能、人工生命、神经网络、进化计算、遗传算法、Agent（二）基本原理：人工智能的一般搜索原理，包括盲目搜索、启发式搜索、博弈、 - 剪枝搜索、消解反演求解过程、通用问题求解原理。

（三）基本方法：知识表示方法、推理策略、子句集求取、专家系统的建造方法、数据挖掘方法、神经网络的设计与实现方法、进化计算中的编码方法以及选择、复制、交叉和变异算法。

四、预备知识要求前期课程为模糊数学、粗集理论、数据结构五、教学内容（一）人工智能概述（2学时）1、人工智能的概念；2、人工智能的发展历程；3、人工智能的研究领域。

（二）知识表示方法（8学时）1、状态空间法2、问题归约法3、谓词逻辑法4、规则表示法5、语义网络表示法6、框架表示7、面向对象表示8、综合表示（三）人工智能一般搜索原理（24学时）1、盲目搜索（1学时）（1）图搜索策略（2）宽度优先搜索（3）深度优先搜索（4）等代价搜索2、启发式搜索（2学时）（1）启发式搜索策略（2）估价函数（3）有序搜索（4）A*算法（5）双向搜索3、博弈（3学时）（1）极大极小搜索（2） - 剪枝4、消解原理（4学时）（1）化为子句集（2）消解推理规则（3）含有变量的消解式（4）消解反演求解过程（5）含状态项的回答语句的求取5、规则演绎系统（2学时）（1）正向规则演绎系统（2）反向规则演绎系统6、产生式系统（2学时）7、不确定推理（10学时）（1）不确定推理的基本问题（2）C-F模型推理（3）主观bayes推理（4）D-S证据推理（5）模糊推理（四）计算智能之一：神经网络（4学时）1、神经网络概述2、前馈神经网络（1）感知器网络（2）BP网络（3）神经网络的训练3、神经网络的应用（五）计算智能之二：进化计算（4学时）1、遗传算法概述2、遗传算法的工作原理及操作步骤3、遗传算法的实现及改进4、遗传算法的应用（六）专家系统（4学时）1、专家系统的概念2、专家系统的分类3、专家系统的基本特征4、专家系统的构造原则5、专家系统的组成部分6、知识获取的方法7、知识库的构造8、推理机的推理策略9、专家系统设计中的问题（七）Agent （2学时）1、Agent方法学2、分布式Agent的应用六、学时安排（一）教学环节由讲授、课外自学和课程设计三部分构成，学时分配是4∶4∶1（二）讲授和课程实验构成的课内学时不低于50学时（三）课程实验应予以保证七、教学手段和环境课程设计需486以上微机，操作系统windows2000、windowXP系统八、教材和参考书参考书：1.蔡自兴、徐光佑.人工智能及其应用.清华大学出版社，19972.何新贵编著. 知识处理与专家系统.国防工业出版社，19903.孙增圻等编著. 智能控制理论与技术. 清华大学出版社，1997。

《人工智能》课程教学大纲

《人工智能》课程教学大纲《人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息开课单位课程名称开课对象学时/学分先修课程课程简介：人工智能是计算机科学的重要分支，是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、XXX人工智能课程类别课程编码开课学期个性拓展GT第4或6学期网络工程专业、计算机科学与技术专业36学时/2学分（理论课：28学时/1.5学分；实验课：8学时/0.5学分）离散数学、数据结构、程序设计推理、研究、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。

该课程主要讲述人工智能的基本概念及原理、知识与知识表示、机器推理、搜索策略、神经网络、机器研究、遗传算法等方面内容。

二、课程教学目标《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的研究使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。

启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。

三、教学学时分配《人工智能》课程理论教学学时分派表章次第一章第二章第三章第四章第五章第六章首要内容人工智能概述智能程序设计言语图搜索技术基于谓词逻辑的机器推理呆板进修与专家系统智能计算与问题求解合计学时分配35464628教学方法或手段讲授法、多媒体讲授法、多媒体探究式、多媒体讲授法、多媒体概述法、多媒体开导式、多媒体《人工智能》课程实验内容设置与教学要求一览表实学尝试序项目号名称配1)了解PROLOG语言中常1) Prolog运转环境；量、变量的表示方法；实分支2)使用PROLOG举行事实验与循实库、规则库的编写；库、规则库的编写方法；环程3)分支程序设计；一序设4)循环程序设计；一计5)输入出程序设计。

5)掌握PROLOG输入输出程序设计；1）了解PROLOG中的谓词1)谓词asserta和递归实与表实处理验程序二设计4）掌握PROLOG表处理程4)综合应用程序设计。

模式识别大纲

《模式识别》教学大纲一、课程的教学口标和任务本课程是一门模式识别与智能计算方向的导论基础课，适合计算机各专业对该学科有兴趣的学生选修。

本课程的目的是通过学习使学生了解模式识别技术的基本概念、基本理论、基本算法和应用方式，理解模式识别的主要研究内容、研究方向和研究方法，掌握统讣模式识别和结构模式识别的基础算法。

本课程的任务是通过教师对课程的讲授，使学生了解模式识别学科的基本概念、基本理论和研究思路，掌握模式识别的分类决策理论和基本算法，掌握模式识别分析的基本理论和基本算法，培养学生利用所学知识解决模式识别方面的实际问题的基本能力，为后续模式识别与智能系统专业的学习和深入研究奠定基础。

二、教学内容及学时分配总学时：32学时第一章绪论（5学时）1、课程内容一、模式识别中的概念二、模式识别系统构成三、特征选择方法概要2、重点、难点⑴教学重点：本课程是汁算机信息处理领域的基础理论课程，明确模式识别的基本功能与基本概念⑵教学难点：快速将学生引入模式识别领域，提升学生对计算机理论研究的兴趣。

3、基本要求灵活应用紧致性处理模式之间是否可分的问题；通过掌握判别阈值法，明确模式识别的基本处理方法，模式识别是如何分析解决现实问题的；掌握特征生成方法中的提取和选择，对于给定实物特征能领会提取实物的有用信息。

第二章分类器设计（10学时）1、课程内容第一节基于概率统计•的贝叶斯分类器设计一、贝叶斯决策的基本概念二、基于最小错误率的的贝叶斯决策三、基于最小风险的贝叶斯分类实现第二节判别函数分类器设计一、判别函数的基本概念二、LMSE分类算法三、fisher分类算法第三节神经网络分类器设计一、人工神经网络的基本原理二、BP神经网络第四节决策树分类器一、决策树的基本概念二、决策树分类器设计第五节粗糙集分类器一、粗糙集理论的基本概念二、粗糙集在模式识别中的应用三、粗糙集分类器设计2、重点、难点⑴教学重点：如何保证分类器设计完成后，能正常分类，如何查找错分情况，如何分析错分可能性；⑵教学难点：阐明分类器设汁中的数学理论，增强其对分类器的理论支撑。

模式识别教学大纲

模式识别教学大纲一、引言模式识别是现代科学和工程领域的重要分支，它研究如何通过计算机算法和技术，从大量的数据中自动识别和学习出模式，并用于分类、预测和决策等各种应用。

本教学大纲旨在介绍模式识别的基本概念和理论，培养学生综合运用数学、统计学和计算机科学等知识，解决实际问题的能力。

二、教学目标1. 了解模式识别的基本理论和方法，能够对模式识别问题进行准确定义和分析；2. 学习并掌握常用的模式识别算法和技术，包括特征提取、特征选择、分类器设计等；3. 培养学生的数据分析和模式识别的能力，能够独立解决实际问题，并进行科学性评估。

三、教学内容与安排1. 模式识别基础1.1 模式识别概述1.2 模式识别的主要任务和应用1.3 模式识别的基本流程1.4 模式识别的评价指标2. 特征提取与选择2.1 特征的表示与选择2.2 特征空间与特征提取方法2.3 维数约简和特征选择方法3. 模式分类与学习3.1 概率论与统计学基础3.2 模式分类的基本概念3.3 判别函数和决策面3.4 常用分类算法的原理和应用4. 机器学习方法4.1 监督学习与无监督学习4.2 主成分分析与聚类分析4.3 支持向量机和神经网络5. 模式识别系统的设计与评估5.1 模式识别系统的组成5.2 数据集划分和交叉验证5.3 模式识别系统的评价指标5.4 模式识别系统性能的提升与优化四、教学方法与手段1. 理论教学通过讲授基本概念、原理和方法，学生理解和掌握模式识别的理论基础。

2. 实践教学组织学生进行编程实验和数据分析，通过实际操作加深对模式识别方法的理解。

3. 课堂讨论提供案例和实际问题，引导学生进行主动讨论和思考，培养解决问题的能力。

4. 作业与项目布置作业和课程项目，要求学生独立实现和解决实际的模式识别问题。

五、教学评估与成绩评定1. 平时表现（20%）包括课堂参与、作业完成情况和实验报告等。

2. 课程项目（30%）要求学生独立完成一项实际模式识别任务，并提交相应的报告和结果。

《人工智能》教学大纲

.word 可编写 .《人工智能》教课纲领一、课程概括1.课程研究对象和研究内容人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。

它研究怎样用机器来模拟人脑所从事的推理、证明、辨别、理解、学习、规划、诊疗等智能活动。

人工智能是目前科学技术中正在快速发展，新思想、新看法、新技术不停浮现的一个学科，也是一门波及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交错和边沿学科。

《人工智能》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生供给相关人工智能理论以及应用所必要的知识和技术；掌握人工智能的基来源理；掌握设计开发智能系统的基本方法。

2.课程在整个课程系统中的地位人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。

前修课程包含：失散数学、数据构造、算法剖析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程，该课程能够在大学三、四年级开设。

二、课程目标1．娴熟掌握图搜寻策略，娴熟掌握回溯策略、图搜寻策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及 A*算法），掌握一些典型问题的启迪式函数。

2．掌握用命题逻辑、一阶逻辑表告知识的方法，并在此基础长进行推理，娴熟掌握归纳方法以及归纳辩驳过程，娴熟掌握利用归纳辩驳方法进行推理。

3．掌握鉴于贝叶斯规则的不确立性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。

.word 可编写 .三、课程内容和要求这门学科的知识与技术要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。

这四个层次的一般涵义表述以下：知道———是指对这门学科和教课现象的认知。

理解———是指对这门学科波及到的看法、原理、策略与技术的说明和解说，能提示所波及到的教课现象演变过程的特点、形成原由以及教课因素之间的互相关系。

掌握———是指运用已理解的教课看法和原理说明、解说、类推同类教课事件和现象。

学会———是指能模拟或在教师指导下独立地达成某些教课知识和技术的操作任务，或能辨别操作中的一般差错。

教课内容和要求表中的“√”号表示教课知识和技术的教课要求层次。

DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要

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